본 연구는 신호 시간 논리(STL) 사양을 사용하여 복잡한 제어기의 행동을 모방하는 신경망 제어기를 학습하는 새로운 방법을 제안한다. 이를 위해 반례 기반 데이터 수집과 커버리지 측정을 활용하여 효율적인 학습을 달성한다.
